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目標(biāo)檢測(cè)基本參數(shù)
  • 品牌
  • 慧視科技
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目標(biāo)檢測(cè)企業(yè)商機(jī)

八月前夕,國(guó)家領(lǐng)導(dǎo)團(tuán)隊(duì)就推進(jìn)現(xiàn)代邊海空防建設(shè)進(jìn)行第十六次集體學(xué)習(xí)。指出要優(yōu)化人民防空建設(shè)模式,構(gòu)建現(xiàn)代人民防空體系。邊海防是維護(hù)邊防重要方式之一,為了應(yīng)對(duì)迅速變化的環(huán)境以及國(guó)際形勢(shì),就需要對(duì)邊海防模式進(jìn)行升級(jí),堅(jiān)持系統(tǒng)觀念,強(qiáng)化全局統(tǒng)籌,利用科技賦能,提高衛(wèi)國(guó)戍邊整體能力。隨著無(wú)人機(jī)在軍領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用,無(wú)人機(jī)作為邊海防新型手段的作用也越來(lái)越凸顯。同時(shí),光電吊艙和無(wú)人機(jī)的有機(jī)結(jié)合,也在不斷構(gòu)建邊??辗懒Ⅲw智能管控體系。RK3588作為慧視光電開發(fā)的全國(guó)產(chǎn)化工業(yè)級(jí)板卡,具備高性能、高精度的優(yōu)點(diǎn)。上海無(wú)源目標(biāo)檢測(cè)互惠互利

目標(biāo)檢測(cè)

隨著無(wú)人機(jī)在城市管理領(lǐng)域的大規(guī)模應(yīng)用,采用無(wú)人機(jī)檢測(cè)追蹤地面車輛,然后配合地面攔截,成為一道風(fēng)景線。讓無(wú)人機(jī)搭載光電吊艙起飛,就能夠通過(guò)無(wú)人機(jī)實(shí)現(xiàn)視頻實(shí)時(shí)傳輸,遠(yuǎn)距離追蹤車輛,實(shí)時(shí)上傳記錄位置,幫助地面執(zhí)勤提升攔截效率。慧視VIZ-YWT201微型雙光吊艙,集成了可見(jiàn)光攝像機(jī)、紅外熱像儀等傳感器,能夠?qū)Φ孛孳囕v進(jìn)行晝夜觀察、識(shí)別、捕獲和跟蹤,并及時(shí)上報(bào)目標(biāo)的圖像和坐標(biāo)信息。利用吊艙和圖像處理板的合作,實(shí)現(xiàn)高效追蹤查處“非法車輛”,能夠有效減少事故的發(fā)生,打造安全出行湖北專業(yè)目標(biāo)檢測(cè)批發(fā)價(jià)格瑞芯微芯片,智能視覺(jué)處理板助力多個(gè)行業(yè)安防。

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圖像標(biāo)注作為一項(xiàng)簡(jiǎn)單但是枯燥無(wú)味的工作,一直被行業(yè)期望于被AI取代,慧視光電推出的SpeedDP就是這樣一款軟件?;垡昐peedDP提供從數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練、測(cè)試驗(yàn)證到RockChip嵌入式硬件平臺(tái)模型部署的可視化AI開發(fā)功能。要使用SpeedDP實(shí)現(xiàn)自動(dòng)圖像標(biāo)注,首先要對(duì)應(yīng)不同的數(shù)據(jù)和算法參數(shù)設(shè)置,慧視SpeedDP開發(fā)平臺(tái)采用項(xiàng)目配置的方式來(lái)對(duì)不同的業(yè)務(wù)需求進(jìn)行管理。通過(guò)yolox系列模型的輸入,支持可見(jiàn)光圖像和紅外圖像進(jìn)行分類配置,然后便可點(diǎn)擊“開始訓(xùn)練”開始模型訓(xùn)練并實(shí)時(shí)顯示訓(xùn)練記錄,點(diǎn)擊“停止訓(xùn)練”即可停止當(dāng)前的訓(xùn)練。

YOLO系列算法是目標(biāo)識(shí)別領(lǐng)域很重要的技術(shù)之一,因?yàn)樾阅軓?qiáng)大、消耗算力較少,一直以來(lái)都是實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域的主要范式。該框架被用于各種實(shí)際應(yīng)用,包括自動(dòng)駕駛、監(jiān)控和物流等行業(yè)的目標(biāo)識(shí)別。自今年2月YOLOv9發(fā)布以后,清華又推出了YOLOv10,作為計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的突破性框架,具備實(shí)時(shí)的端到端目標(biāo)檢測(cè)能力,通過(guò)提供結(jié)合效率和準(zhǔn)確性的強(qiáng)大解決方案,延續(xù)了YOLO系列的傳統(tǒng)。據(jù)悉,YOLOv10在各種模型規(guī)模上都實(shí)現(xiàn)了SOTA性能和效率。例如,YOLOv10-S在COCO上的類似AP下比RT-DETR-R18快1.8倍,同時(shí)參數(shù)數(shù)量和FLOP大幅減少。與YOLOv9-C相比,在性能相同的情況下,YOLOv10-B的延遲減少了46%,參數(shù)減少了25%。智能化圖像處理,自動(dòng)化圖像處理技術(shù)。

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人類可以識(shí)別和分類不同物體,但是計(jì)算機(jī)并不能主動(dòng)實(shí)現(xiàn),于是我們就通過(guò)圖像標(biāo)注來(lái)使計(jì)算機(jī)視覺(jué)解釋它接收到的視覺(jué)數(shù)據(jù)。圖像標(biāo)注能夠幫助計(jì)算機(jī)給不同類型的圖像打上標(biāo)簽等信息,使計(jì)算機(jī)能夠?qū)@些圖片進(jìn)行理解和分類,幫助使用者能夠更快的完成一些工作。隨著近些年AI技術(shù)的突飛猛進(jìn),將AI技術(shù)運(yùn)用到圖像標(biāo)注領(lǐng)域,已成為可能。為了讓AI圖像標(biāo)注面向大眾化,許多企業(yè)都推出了各異的產(chǎn)品,慧視光電打造的SpeedDP深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)平臺(tái)就是在這樣的市場(chǎng)環(huán)境下誕生。AI智能算法如何實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測(cè)及跟蹤?甘肅國(guó)產(chǎn)目標(biāo)檢測(cè)要多少錢

國(guó)產(chǎn)化主板生產(chǎn)商—慧視光電。上海無(wú)源目標(biāo)檢測(cè)互惠互利

每次訓(xùn)練產(chǎn)生的數(shù)據(jù)會(huì)形成數(shù)據(jù)集,在數(shù)據(jù)集測(cè)試評(píng)估界面,使用帶標(biāo)注的數(shù)據(jù)集計(jì)算一些關(guān)鍵性能指標(biāo)從而對(duì)訓(xùn)練結(jié)果進(jìn)行評(píng)估,慧視SpeedDP開發(fā)平臺(tái)采用了目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域常用的AP50、mAP50-95以及準(zhǔn)確率和召回率對(duì)模型進(jìn)行整體性評(píng)價(jià)。點(diǎn)擊“運(yùn)行評(píng)估”開始模型評(píng)估并實(shí)時(shí)顯示評(píng)估記錄,點(diǎn)擊“停止評(píng)估”可停止當(dāng)前的評(píng)估。完成評(píng)估后會(huì)彈出”召回率和準(zhǔn)確率曲線“這樣用戶能夠更加直觀的了解模型訓(xùn)練的效果,從而能夠更清楚后續(xù)的迭代優(yōu)化方向。上海無(wú)源目標(biāo)檢測(cè)互惠互利

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無(wú)人機(jī)被廣泛應(yīng)用于目標(biāo)跟蹤,其機(jī)動(dòng)靈活的特點(diǎn)對(duì)地面的被跟蹤對(duì)象而言簡(jiǎn)直就是降維打擊。搭載攝像頭以及跟蹤板卡等設(shè)備后,無(wú)人機(jī)可以實(shí)現(xiàn)自主飛行,然后通過(guò)植入高精度的AI目標(biāo)跟蹤算法,就能夠分析攝像頭范圍內(nèi)的物體,通過(guò)AI對(duì)特征的進(jìn)一步提取分析,就能夠單獨(dú)識(shí)別出目標(biāo)物體形狀,并鎖定其位置。這種技術(shù)可以用于...

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  • 這個(gè)過(guò)程中,如何讓無(wú)人機(jī)理解并提取分析圖像很關(guān)鍵,這就需要高精尖的目標(biāo)識(shí)別算法。成都慧視開發(fā)的AI智能算法分析是一種計(jì)算機(jī)的“分析”和“識(shí)別”技術(shù),是一種計(jì)算機(jī)“視覺(jué)”科技,也就是把攝像機(jī)當(dāng)作人的“眼睛”,智能設(shè)備終端作為人的“大腦”,讓視頻系統(tǒng)具有人一樣的判斷危險(xiǎn)或者其他特殊情況發(fā)生的能力。圖像處...
  • 在2024年的巴黎奧運(yùn)會(huì)上,AI的應(yīng)用成為了競(jìng)技之外的另一個(gè)焦點(diǎn),讓運(yùn)動(dòng)員、觀眾、管理人員體驗(yàn)到了和以往賽事與眾不同的氛圍。其中,安全作為不可避免的話題,成為本次AI作用比較大的領(lǐng)域之一。前期建設(shè)時(shí),就采用了智能體育館的方案,配有先進(jìn)的傳感器和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備,通過(guò)對(duì)實(shí)時(shí)人流的大量數(shù)據(jù)分析,來(lái)預(yù)測(cè)觀眾接下...
  • 識(shí)別算法的性能提升依靠大量的圖像標(biāo)注,傳統(tǒng)模式下,需要人工對(duì)同一識(shí)別目標(biāo)的數(shù)據(jù)集進(jìn)行一步一步手動(dòng)拉框,但是這個(gè)過(guò)程的痛苦只有做過(guò)的人才知道。越多素材的數(shù)據(jù)集對(duì)于算法的提升越有幫助,常規(guī)情況下,一個(gè)20秒時(shí)長(zhǎng)30幀的視頻就多達(dá)兩三百?gòu)埉嬅嫘枰獦?biāo)注,如果視頻時(shí)長(zhǎng)或者視頻的幀速率增加,需要標(biāo)注的幀畫面將會(huì)...
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